基于Android的水稻叶片特征参数测量系统

• 作者: 周琼 孙玉婷 杨红云 肖志勇 路艳
• 来源期刊: 南方农业学报
• 关键词: 水稻叶片 特征参数 图像处理 Android
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 农业信息技术·农业经济
• 页码范围: 669-676
• 页数: 8页
• 分类号: S511|S126
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1191.2019.03.32

摘要

[目的]提供基于Android的水稻叶片特征参数测量系统,为农学研究提供精准数据.[方法]系统设计主要分为图像获取、图像预处理和特征参数计算3部分:采用智能手机相机获取水稻叶片图像;通过灰度化、二值化和轮廓提取等操作对图像进行预处理;根据算法计算得到水稻叶片特征参数.[结果]精确度测试中,建立系统获取颜色分量(R、G、B)均值与各分量实际值的线性拟合模型,其决定系数分别为0.9803、0.9774和0.9805,均方根误差分别为1.086、1.413和0.8383;叶片几何参数中,系统获取水稻叶片长、宽、面积及周长与水稻叶片实际值的均方根误差分别为0.6469 cm、0.05022 cm、0.5329 cm2和2.412 cm.耗时测试中,采用多部不同配置手机对同一叶片进行测试,图像预处理及参数计算总时间均在2 s以内.可见,基于Android的水稻叶片特征参数测量系统能快速、准确、便捷地获取水稻叶片长、宽、面积、周长及颜色等特征数据,在一定程度上实现户外实地测量,满足农学研究的需要.[建议]对系统进行进一步优化,降低对外部辅助物的依赖,真正实现操作简便;增加氮素营养水平诊断算法实现氮素营养水平分类,以快速精准判断水稻生长营养状况,实现精确施氮.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖志勇	江西农业大学软件学院	11	64	3.0	8.0
3	杨红云	江西农业大学软件学院	35	172	9.0	11.0
5	路艳	江西农业大学计算机与信息工程学院	4	3	1.0	1.0
6	孙玉婷	江西农业大学计算机与信息工程学院	6	13	3.0	3.0
11	周琼	江西农业大学计算机与信息工程学院	6	17	3.0	4.0